Динамическая проекция

Как тело теряет тепло на морозе

Сервис по определению эмоций человека по фотографии

Microsoft Project Oxford Emotion Demo

Как появился глаз?

В процессе биологической эволюции первыми возникли, по-видимому, чувства, обеспечивающие реакцию именно на такие физические условия, которые непосредственно необходимы для сохранения жизни.

Осязание, вкус и восприятие изменения температуры должны были возникнуть раньше зрения, так как, чтобы воспринять зрительные образы, их нужно истолковать - только так они могут быть связаны с миром предметов.

Возникает вопрос (похожий на знаменитую задачу: "Что было раньше - яйцо или курица?"): предшествовало ли появление глаза развитию мозга или наоборот? В самом деле - зачем нужен глаз, если нет мозга, способного интерпретировать зрительную информацию? Но, с другой стороны, зачем нужен мозг, умеющий это делать, если нет глаз, способных питать мозг соответствующей информацией?

Не исключено,что развитие шло по пути преобразования примитивной нервной системы, реагирующей на прикосновение, в зрительную систему, обслуживающую примитивные глаза, поскольку кожный покров был чувствителен не только к прикосновению, но и к свету.

Зрение развилось, вероятно, из реакции на движущиеся по поверхности кожи тени - сигнал близкой опасности. Лишь позднее, с возникновением оптической системы, способной формировать изображение в глазу, появилось опознание объектов.

По-видимому, развитие зрения прошло несколько стадий: сначала концентрировались светочувствительные клетки, рассеянные до этого по поверхности кожи, затем образовались "глазные бокалы", дно которых было устлано светочувствительными клетками.

Бокалы постепенно углублялись, вследствие чего возрастала контрастность теней, падающих на дно бокала, стенки которого все лучше защищали светочувствительное дно от косых лучей света. Хрусталик же, по-видимому, поначалу представлял собой просто прозрачное окно, которое защищало глазной бокал от засорения частицами, плавающими в морской воде - тогдашней постоянной среде обитания живых существ.

Эти защитные окна постепенно утолщались в центре, поскольку это давало количественный положительный эффект - увеличивало интенсивность освещения светочувствительных клеток, а затем произошел качественный скачок - центральное утолщение окна привело к возникновению изображения; так появился настоящий "образотворческий" глаз.

Древняя нервная система - анализатор прикосновений - получила в свое распоряжение упорядоченный узор световых пятен.

Восприятие тактильных ощущений не опосредовано - это прямой способ исследования, и радиус его применения ограничен необходимостью тесного контакта. Но это значит, что если прикосновение опознает врага - выбирать тактику поведения некогда.

Необходимо немедленное действие, которое именно поэтому не может быть ни утонченным, ни даже просто спланированным.

Глаза же проникают в будущее, потому что сигнализируют об удаленных предметах. Очень вероятно, что мозг - каким мы его знаем - не мог бы развиться без притока информации об отдаленных объектах, информации, поставляемой другими органами чувств, особенно зрением.

Можно без преувеличения сказать, что глаза освободили нервную систему от тирании рефлексов, позволив перейти от реактивного к тактическому, планируемому поведению, а в конечном счете и к абстрактному мышлению. Зрительные представления и теперь еще властвуют над нами и влекут нас.

Грегори Ричард Лэнгтон «Разумный глаз»

Бело-золотой

Девушка под ником swiked выложила в своём Tumblr блоге фото платья и спросила какого оно цвета. Простой вопрос взорвал весь интернет. Одни считают, что платье бело-золотое, а другие, что платье сине-чёрное. Я тоже решил повысить посещаемость своего блога, чиркнув пару строк по этому поводу.

Я вижу платье цвета белого с золотым (белые полосы и золотые кружева). Но если прищуриться, то белый становится синим, а золотой соответственно чёрным. Такая вот иллюзия.

Официально считается, что платье сине-чёрное. По крайней мере компания продающая это платье сделала такое заявление. Так и есть. Во всём виноваты фон и освещение. Если прикрыть фон руками, то белый кажется уже не таким уже и белым, а смахивает на синий. Особенно это заметно в верхней части этого фото. Там же заметно, что золотой это просто ярко освещенный чёрный.

В мозге обнаружен механизм видеокомпрессии

источник

Мозг осуществляет эффективную компрессию сигнала, который поступает от органов зрения. Учёные из института невральных вычислений при Рурском университете (Германия) доказали, что зрительная кора подавляет избыточную информацию и сохраняет энергию, передавая лишь изменения между картинками. Примерно такие же методы используются в современных видеокодеках.

На иллюстрации вверху показано, как первичная зрительная кора обрабатывает последовательность изображений, на одном из которых недостаёт вертикальных элементов. В этом случае мозг вычисляет разницу между полным и неполным изображениями и в определённых случаях передаёт только эту разницу (третье изображение).

Для проверки гипотезы учёные записывали ответы нейронов в мозге кошки на демонстрацию последовательности изображений, таких как растения, пейзажи и здания. Было создано две версии изображений: полная версия и версия без вертикальных/горизонтальных элементов. При показе изображений с частотой 33 Гц (33 картинки в секунду, примерно по 30,3 миллисекунды на кадр) была зафиксирована максимальная активность нейронов, которая линейно зависела от количества изображений. Но когда скорость показа изображений снизили до 10 Гц (10 картинок в секунду по 100 миллисекунд на каждую), то активность нейронов снизилась в случае изображений с недостающей информацией. Учёные предполагают, что кошачий мозг, получив время на обработку данных, принял энергоэффективное решение закодировать разницу между кадрами.

Визуализация нейронов на площади в несколько квадратных миллиметров осуществлялась с помощью специальной краски, чувствительной к напряжению тока. В случае, если по нейрону проходил импульс, он начинал светиться. 

Научная работа опубликована в журнале Cerebral Cortex (свободный доступ).

Трекинг и движение

Основы трекинга

Задача определения движения объекта, состоит из двух компонентов: идентификация и моделирование.

Идентификация сводится к поиску интересующего объекта в последовательности фреймов из видео потока. Методы моментов или цветовые гистограммы помогают идентифицировать искомый объект.  Также трекинг может применяться и к не идентифицированным объектам, когда мы хотим определить, совершает ли объект интересующее нас движение.

Методы, которые используются для трекинга не идентифицированных объектов обычно отслеживают только ключевые точки (визуальные признаки которые близки к уникальным). OpenCV предоставляет два метода для трекинга: метод Лукас-Канаде и метод Хорна-Шунка, эти методы работают с плотностью и разреженностью оптических потоков.

Второй компонент, моделирование, помогает нам установить тот факт, что указанные выше методы  дают нам «шумное» измерение фактического положения объекта. Было разработано много мощных математических методов для оценки траектории объекта положение, которого было измерено с «шумами».  Эти методы применимы к двух- или трехмерным моделям объектов  и их местоположений.